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本申请涉及人工智能领域，更具体地涉及一种基于特征聚类的固体材料一致性分选方法，其采用基于深度学习的计算机视觉技术来进行固体材料的一致性分选。更具体地，对固体材料的一致性分选等价于对固体材料进行特征聚类，即，基于深度学习所获得的对象的特征进行聚类。在本申请中，为了能够获得充分表达固体材料的外观信息的特征，对于待分选的每个固体材料，首先获取其在多个角度下的多个图像，并通过卷积神经网络获得相应的特征图。并且，为了提高单个对象的特征平均相关性的度量，采用类Softmax函数的形式计算单个概率分布与概率分
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113255752 A
(43)申请公布日 2021.08.13
(21)申请号 202110536045.0
(22)申请日 2021.05.17
(71)申请人 济南弛枫网络科技有限公司
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